引言

人防通信保障系统需实时处理空袭警报、人员定位、物资调配等多源异构数据，为应急指挥提供精准决策支持[1]。然而，传统数据处理模式因数据类型复杂、结构差异大，难以满足应急场景下的实时性需求，成为制约人防通信保障效能提升的瓶颈。多源异构数据融合技术凭借整合多元数据、挖掘潜在价值的能力，为突破这一困境带来希望。通过构建高效的数据融合模型，实现数据的快速清洗、特征提取与精准融合，能够显著提升人防通信保障的实时响应能力与决策准确性。因此，开展多源异构数据融

合在人防通信保障中的实时性试验与优化研究，对完善人防体系、增强应急处置能力具有重要的理论价值与现实意义。

1.多源异构数据融合模型构建

1.1多源异构数据融合模型架构

在人防通信保障中，多源异构数据融合模型架构围绕实时性需求进行设计。数据预处理模块运用并行计算技术，快速清洗空袭警报、人员定位等多源异构数据，通过预设规则与智能筛选剔除噪声和异常值，再以标准化流程统一数据格式，减少处理耗时；特征提取与关联模块采用轻量化算法，快速提取空袭威胁等级、疏散路线优先级等关键特征，借助相似性分析和聚类算法构建数据关系网络；数据融合决策模块引入强化学习算法，依据空袭预警、物资调配等不同人防场景，动态调整融合策略并优化权重。经反复实时性试验迭代，三大模块协同配合，实现数据快速、精准融合，为应急指挥提供可靠决策依据。……